撐起「民主保護傘」!賴清德:強化結盟力量
今日新聞NOWnews.2024年9月10日 17:41

▲賴清德今接見美國史丹福大學胡佛研究所「台灣在印太地區」計畫學者訪問團。(圖/總統府提供)

[NOWnews今日新聞] 總統賴清德今(10)日接見美國史丹福大學胡佛研究所「台灣在印太地區」計畫學者訪問團時表示,將持續強化結盟力量,共同撐起「民主保護傘」,讓民主國家免於威權擴張的威脅;美軍戰略司令部前司令埃利斯(Admiral James O. Ellis Jr.)將軍則說,現在是歷史性的時刻,所有民主國家都必須承擔新的責任,共同面對現實,相信不論是在和平時期、應對挑釁或危機時,彼此都可以透過各領域的合作變得更強大。

賴清德今接見美國史丹福大學胡佛研究所「台灣在印太地區」計畫學者訪問團,訪賓一行尚包括史丹福大學胡佛研究所資深研究員戴雅門(Larry Diamond)、傑出訪問學人潘恩等人。

賴清德致詞時表示,近年來,俄烏戰爭、以哈戰爭以及中國的軍事行動,對全球和平及以規則為基礎的國際秩序,造成巨大的挑戰,台灣位居第一島鏈、站在民主防線的最前緣,會持續努力,為全球的民主、和平、繁榮做出貢獻。

賴清德指出,美國近年來致力形塑「網格狀」夥伴網絡,促進大西洋和印太聯盟夥伴的相互支持,政府也希望台灣和美國等全球民主夥伴,透過更緊密的合作網絡,持續強化結盟力量,共同撐起「民主保護傘」,讓民主國家免於威權擴張的威脅。

賴清德強調,台灣和美國夥伴關係深厚且堅實,因應全球威權主義的擴張,台美雙方更應該攜手打造更安全、具有韌性的供應鏈,期盼台灣和美國能早日解決雙重課稅問題,並且加速「台美21世紀貿易倡議」下一階段談判,除深化雙方在各領域合作關係,也能攜手促進全球繁榮發展。

埃利斯表示,自上次訪台以來,他們看到台灣著手解決各項重大挑戰,並已取得可觀成果,作為亞洲第8大經濟體,台灣的GDP再次成長,各地對台灣的出口產品需求也日益增強,全球供應鏈越來越具韌性,而台灣在其中扮演不可或缺的角色,台灣持續提升自我防衛能力,而美國及印太夥伴也致力維護區域穩定。

埃利斯說,全世界都清楚知道,台灣人民相信自己透過民主方式選出的官員,有能力以建設性方式解決這些優先議題,並進行重要的國家決策,他要誠摯恭喜台灣再次順利舉行自由且公正的選舉,向世界展現民主政體和平轉移政權的典範。

埃利斯提到,世界仍然存在許多危險,過去2年來,他們對於台灣人民及印太區域安全與穩定所面臨的威脅不斷加深感到關切,儘管訪團成員擁有不同的政治傾向及學術見解,但他們認為,所有人的未來都緊密相關,俄國入侵烏克蘭、以及中國、俄國、伊朗及北韓日漸緊密的合作關係,都讓他們了解,世界上發生的任何事情都會影響到其他地方。

埃利斯強調,現在是歷史性的時刻,所有民主國家都必須承擔新的責任,共同面對現實,相信不論是在和平時期、應對挑釁或危機時,彼此都可以透過各領域的合作變得更強大;他指出,從台美兩國的工程師、學生到能源和安全領域等合作,這些互動都能鞏固雙方關係,讓彼此更加強大。

埃利斯表示,訪團此行目的是來聆聽與學習,如賴清德所提,成功且永續的合作基於共享價值,「我們對於維護這些價值的共同承諾,將由未來各自和集體採取的行動實踐」;在這樣歷史性的旅程中,「台灣就是我們最好的夥伴」。

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司